（Python）numpy 常用操作

不放回取样：

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从列表ori中不放回地取n个数

通过这种操作，我们可以获得一个二维列表的子集：

（如果这个二维列表是图的邻接矩阵，那么就是对图进行随机采样，获得一个图的子图）

首先要注意，"+" 操作对于list和numpy.array是完全不同的

python 中的list，"+"代表拼接:

在numpy.array中，"+"代表矩阵相加

keepdim指的是维度不变，常在sum中使用。如：

会发现，keepdim之后还是二维的

这里要注意，pytorch和numpy里max()函数的返回值是不同的

pytorch:

也就是说，max(1)代表求第一维的最大值，对于二维数组来说，就是求纵向的最大值，然后，第一个返回值是最大值所形成数组，第二个返回值是最大值所在的索引。这一个技巧在机器学习的分类任务中很常用，比如我们的分类任务是把数据分成m类，那么最终我们模型的输出是m维的，对于n个样本就是n*m，如果要判断我们的模型最终的分类结果，就是找n个样本里，每个样本m维输出的最大值索引，代表样本是这个类的可能性最大。我们可以方便地用这种方式找到最大值地索引：

其中test_out是模型输出，predict_y则是分类结果

另外一点要注意的是，numpy与pytorch不同，numpy的max()只有一个返回值：

也就是说，numpy.max()不会返回最大值所在的索引

python 怎么实现矩阵运算

1.numpy的导入和使用

data1=mat(zeros((

)))

#创建一个3*3的零矩阵，矩阵这里zeros函数的参数是一个tuple类型(3,3)

data2=mat(ones((

)))

#创建一个2*4的1矩阵，默认是浮点型的数据，如果需要时int类型，可以使用dtype=int

data3=mat(random.rand(

))

#这里的random模块使用的是numpy中的random模块，random.rand(2,2)创建的是一个二维数组，需要将其转换成#matrix

data4=mat(random.randint(

10

,size=(

)))

#生成一个3*3的0-10之间的随机整数矩阵，如果需要指定下界则可以多加一个参数

data5=mat(random.randint(

,size=(

))

#产生一个2-8之间的随机整数矩阵

data6=mat(eye(

,dtype=

int

))

#产生一个2*2的对角矩阵

a1=[

]; a2=mat(diag(a1))

#生成一个对角线为1、2、3的对角矩阵

Python实现矩阵加法和乘法的方法分析

Python实现矩阵加法和乘法的方法分析

本文实例讲述了Python实现矩阵加法和乘法的方法。分享给大家供大家参考，具体如下：

本来以为python的矩阵用list表示出来应该很简单可以搞。。其实发现有大学问。

这里贴出我写的特别不pythonic的矩阵加法，作为反例。

def add(a, b):

rows = len(a[0])

cols = len(a)

c = []

for i in range(rows):

temp = []

for j in range(cols):

temp.append(a[i][j] + b[i][j])

c.append(temp)

return c

然后搜索了一下资料，果断有个很棒的，不过不知道有没有更棒的。

矩阵加法

def madd(M1, M2):

if isinstance(M1, (tuple, list)) and isinstance(M2, (tuple, list)):

return [[m+n for m,n in zip(i,j)] for i, j in zip(M1,M2)]

矩阵乘法

def multi(M1, M2):

if isinstance(M1, (float, int)) and isinstance(M2, (tuple, list)):

return [[M1*i for i in j] for j in M2]

if isinstance(M1, (tuple, list)) and isinstance(M2, (tuple, list)):

return [[sum(map(lambda x: x[0]*x[1], zip(i,j)))

for j in zip(*M2)] for i in M1]

python中的add函数

答: 在Python当中呢，有很多开源包,其中都有add这个API。

在Numpy中 Add函数可以实现例如两个矩阵元素相加的效果，举例。

arr1 = np.array([[4, 4], [2, 2]]

)

arr2 = np.array([[3, 6], [2, 8]])

使用np.add(arr1,add2)即可将两个矩阵当中的对应元素相加;

其次add函数还可以用于集合set当中添加元素，举例子fruits = {"a", "b"}，使用语句fruits.add("c")最终得到结果fruits = {"a", "b", "c"};

综上所述，为Python当中add函数的一些用法。